纽约时报畅销书引巨大反响,奥特曼竟曾设法阻止出版
《纽约时报》畅销书榜上,有本书引起了巨大反响。
据说,奥特曼曾想方设法阻止这本书的出版。
正如副标题所揭示,该书所讨论的并非仅仅是“噩梦”,而是AI竞赛中那种“不计后果”的行为——直击奥特曼的要害!
新书副标题在英国版中被称为《逐鹿天下,无法无天》,而在美国版中则被命名为《奥特曼之中的美梦与梦魇》。
这次报道的规模令人难以置信——访谈次数多达300次,其中90次是针对内部人士进行的。
本书展现了其崛起之势,同时深入剖析了奥特曼颇具争议的个性特征,并锐利地洞察了人类正在研发的AI技术,以及各方势力对主导权的争夺。
在麻省理工学院举办的圆桌讨论会上,作家、AI记者以及MIT的校友郝珂灵(Karen Hao)向与会者推介了她的新作《AI帝国》。
她与主编Niall Firth进行了深入的交谈,详细分享了她在2020年进行的那次首次报道的整个过程。
郝珂灵,一位屡获嘉奖的杰出人物,长期致力于研究人工智能对社会带来的影响。她为《大西洋月刊》等众多知名媒体撰写文章。在《华尔街日报》和《麻省理工科技评论》等媒体担任人工智能高级编辑期间,她积累了丰富的经验。她的作品不仅被全球众多高校选为教学案例,还被多个国家的政府机构广泛引用。在30岁之前,她已荣获美国人文主义媒体奖以及美国国家杂志奖(针对30岁以下记者的类别),并且她的本科学习是在麻省理工学院的机械工程系完成的。
不「Open」
这本畅销书,起源于她当年在「MIT 」的首个重磅专题。
那是篇精彩绝伦的报道:首次揭开了的内幕。对此相当不满。
力图拯救世界的背后:混乱与秘密
“AI登月项目”的初衷追求的是公开透明,然而,本文深入剖析了竞争的激烈程度是如何逐步削弱这一理念的。
至今,Karen Hao依然将麻省理工学院视为她新闻生涯的起点。
撰写那篇文章的初衷,完全是基于Niall的委托。当时,她仅仅是随意地提起:「嘿,这看起来挺有趣的。」而他却回应道:「你何不给他们撰写一篇深入的报道呢?」
先前,她未曾涉足过企业特写的撰写。然而,她以一颗敞开的心投入到写作之中——力求深入探究,究竟是什么样的机构构成。
起初,该组织自称为非盈利性质,并声称其宗旨在于“让通用人工智能为全人类带来福祉”。
她满心疑惑,渴望探究其真正含义。他们究竟是如何不懈地追求这一目标的?他们在坚守使命的过程中,又是如何筹措资金、吸纳资本的?
她深入公司内部进行了为期三天的实地考察,并且还与数十位来自公司外部或相关领域的各界人士进行了交流……
他们逐渐意识到,其所公开宣扬的宏伟目标与实际操作过程中所展现的方法,存在着根本的分歧。
利用美化过的愿景,赢得了外界大量的信任与支持。
于是,她最后将报道聚焦在了这个矛盾上。
揭露了虚假的伪装,这正是他们不满的根源所在。奥特曼曾坦率地告知Karen Hao,他对那篇报道感到不悦。
自那篇报道问世之后,这种“言行不一”的现象,在近年里变得愈发错综复杂,让人感到愈发困惑。
不得不说,现在的堪称硅谷最具资本主义传奇色彩的企业之一——
他们刚刚成功实施了科技领域内最大规模的私募股权融资,筹集资金高达400亿美元,其公司估值亦攀升至3000亿美元。
然而,令人费解的是,他们仍旧坚持认为,他们最核心、最关键的身份定位是“非营利组织”。
这正体现了过去十年间的关键战略:持续优化并重新确立自身的角色定位,细致构建出最能满足公众及政策制定者期望的叙述框架。
尽管他们在技术研究和市场推广的实际操作中有所行动,但他们实际上可能呈现出截然不同的面貌。
的赌局: Law
奥特曼将实现AGI比喻为“AI领域的曼哈顿计划”,并且引用了奥本海默的话语:“技术的诞生,正是因为它有可能诞生。”
然而,在Karen Hao的著作中,所阐述的核心观点却是截然不同:事情并非命中注定,人的本性也非一成不变。人的价值所在,正是道德所能触及之处。
如果真是如此,那在实践中又意味着什么呢?
以为例,在早期他们做了个关键抉择:既有技术,推动AI进步。
在2015年的年末,这家公司一经成立,便在人工智能领域独树一帜;到了2017年,当公司做出那个关键决策时,其独特性愈发凸显。正是基于这个决策,该公司如今拥有了主导市场和占据新闻头条的AI技术。
关于促进人工智能发展的问题,人们持有两种截然不同的看法,或者说,这些看法构成了一个观点谱系,横亘在两个极端位置上。
有人持极端观点,认为我国已经掌握了所有必需的技术,只需通过扩大规模来推动发展。
这种观点认为,事实上,我们尚未拥有充足的技术储备,必须不断进行技术创新和开展基础性研究,方有可能实现更多技术突破。
多数人倾向于认同,专注于基础研究的这一途径更有可能促成突破,然而,他们却选择了截然不同的方向——
他们深信,仅需依托现有的神经网络设计,通过持续输入海量数据,并在前所未有的超级计算平台上进行训练,便有望实现技术上的重大突破。
他们之所以作出这样的选择,是因为在人工智能领域的竞争中,谷歌几乎独占了顶尖人才。
他们明白,仅凭研究上的突破,战胜谷歌的可能性并不大。基础研究的征途充满挑战,因为突破的出现往往不可预料,且其发展并非一条直线。
然而,与之不同,其发展路径呈现出线性特征:仅需持续提升数据规模与计算实力,便能够实现进步。
他们坚信,若想迅速达成目标,非他们莫属,此方法一旦实施,必将超越谷歌。
此外,这一点也与奥特曼的特长高度契合,他堪称筹资领域的杰出人才。与此同时,随着AI模型的发展对规模化的需求日益增长,资金投入成为了其发展的关键制约。
因此,这一决策与他专长相得益彰,他精通资本积累之道,深谙如何迅速集聚资本。
这一生动阐释了技术进步的本质是人类在特定时期的选择和价值观的结晶:是那时所拥有的独特技艺和优势,塑造了他们所选择的发展路径。
从GPT-2 到GPT-3的突破,完全依赖于数据和算力。
回望过去,这一切都令人叹为观止。然而,这样的道路背后,却隐藏着极其高昂的代价。
这是Karen Hao对最大的批评之一:
原本我们完全可以用其他途径达到这些成就,并且未来还可以持续从人工智能技术中受益,无需依赖那些资源消耗巨大、成本极高的开发手段。
AI只是让少数人受益
在尚未出现之前,「殖民主义」已开始复辟。
AI的商业化进程以及在全球范围内的推广,使得过往的殖民体系以及历史性的不平等现象重新燃起。
在为麻省理工学院科技评论撰写关于“人工智能殖民主义”的系列报道过程中,Karen Hao开始对这一独特的观察角度产生了浓厚的兴趣。
在本次系列报道的开篇,他们提出观点,人工智能正在塑造一个全新的世界秩序。
当前,人工智能领域正以更为隐秘的手段,对贫困阶层造成巨大损失,同时助力那些富有及权势阶层获取更多经济利益。
在报道这一系列内容的过程中,Karen Hao屡屡遭遇形形色色的案例。她逐渐坚信,AI领域正在全球范围内模仿并加剧结构性不平等。这种趋势似乎正逐渐演变成一股“新殖民主义”的势力。
而当推出之后,这一趋势进一步加速了:
一旦整个互联网被用作训练资料,并且AI系统在庞大的超级计算中心中运行,那么支撑这一过程的资源获取和劳动力压榨的规模也随之扩展到了全球范围。
因此,在书中,她将所谓的“人工智能帝国”与历史上的传统帝国进行了对比,总结出了四个主要的共同之处。
首先,帝国会侵占本应属于他人的资源。目前,AI公司在互联网上广泛搜集并非属于它们的数据,同时获取他人的知识产权,这种行径本质上是对资源的掠夺。
其次,帝国对众多劳工进行了压榨。众多企业将AI研发过程中最为繁重且薪酬微薄的岗位,外包至“南方世界”国家及其他经济较为薄弱的区域。此外,它们所研发的诸多技术,原本旨在取代人工劳作,如今亦在加剧对劳动力的剥削。
第三点在于,帝国对知识的创造领域实施了独占。在过去的十年间,人工智能领域持续吸收全球的研究人才,使得他们日益减少对开放科学的贡献,并逐渐脱离了大学或独立研究机构的岗位。这一现象的后果是:我们难以获取到客观且全面的科研观点。
第四,亦是末尾的一点,帝国常常伴随着剧烈的「对抗性叙事」,即「正义帝国」必须变得极其强大,方足以战胜「邪恶帝国」。因此,他们便声称自己拥有充分的正当性,可以无限制地耗费资源、剥削劳动力。若「坏人」率先掌握了AGI,人类将面临灾难;然而,若「好人」能抢先掌握这些技术,他们便能拯救世界,人类也将因此享受到幸福。
因此,从多角度审视,「帝国」这一理念,在Karen Hao看来,堪称描绘AI企业运营模式及其对世界产生深远影响的最为恰当的参照体系。
这本书中,AGI(人工智能通用)宛如一位隐形的角色,贯穿始终。它如同无形的影子,始终笼罩在所有内容之上,仿佛在低语:「这正是我们亟待率先达成的目标。」
AGI:虚无的幻象?
截至目前,关于“什么是AGI”尚无普遍认同的观点,更不用说探讨如何实现AGI了。
长期以来,对于AGI的定义众说纷纭,甚至内部流传着一个幽默的说法:询问13位研究员关于AGI的定义,你可能会收获多达15种不同的答案。
他们自己也知道AGI并没有明确定义。
然而,AGI拥有极其浓厚的象征寓意,营造出了近乎信仰般强烈的追求氛围——
众人普遍认为,我们必须持续追求那个「终极目标」,一旦达成,整个人类文明将发生根本性的转变。
如此一来,问题转化为:在你的人生中,是否还有其他事物比这更值得你全力以赴?又有哪个人比你更有能力去完成它?依照这种逻辑,一旦成功实现AGI,那么所有付出的代价都将变得合理。因此,这也成为了他们行动的合理依据。
这种坚定信念促使他们采纳了一种极为封闭、以精英为导向的技术研发路径——他们宣称,唯有他们具备充足的专业技能和道德地位,才有权掌控AGI的进步与实施;其他人则不宜涉足其中,因为这项技术「力量过于巨大」,不宜让众人共同参与。
针对这一点,Karen Hao心中最想向奥特曼探寻的是:究竟需要目睹多少真实存在的伤害,你才会认识到,是时候选择另一条道路前行了?
参考资料: